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HANNOVER MESSE 2020, 20. - 24. April

Deep Qualicision

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Aussteller

PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme

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Produktbeschreibung

Deep Qualicision erlernt das Einstellen von Parametern von Entscheidungs- und Optimierungsalgorithmen (EOA) auf effiziente Weise, so dass nahezu beliebige EOA-Verfahren, die auf Geschäftsprozessdaten arbeiten, sich automatisch selbst justieren können. Das Herzstück von Deep Qualicision ist ein maschinelles Lernverfahren, das auf der selbsttätigen Erkennung von KPI-Zielkonflikten in den Prozessdaten von Geschäftsprozessen mittels Erweiterter Fuzzy-Logik beruht. Die Zielkonfliktanalyse hilft, die Prozessdaten so zu ordnen, dass der Deep-Qualicision-Algorithmus selbstständig erkennen kann, in welchen Situationen wie zu labeln ist. Direkt durch menschliche Analysten (Data Scientists) gelabelte Daten werden damit nicht benötigt. Die manuelle Zuordnung (manuelles Labeln), ob die vorliegenden Daten zu guten oder zu schlechten KPI-Ergebnissen im Prozess geführt haben, wird durch die Analyse von qualitativen Optimierungen automatisiert übernommen.

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